单选题
关于0－1背包问题以下描述正确的是（）
发布日期：2020-12-11
可以使用贪心算法找到最优解
能找到多项式时间的有效算法
使用教材介绍的动态规划方法可求解任意0－1背包问题
对于同一背包与相同的物品，做背包问题取得的总价值一定大于等于做0－1背包问题
试题解析
多项式时间
多项式时间在决定型机器上是最小的复杂度类别，且在机器模型改变时依旧强韧，且也是可在副程式组合过程中保持封闭的类别。数学家有时把“如多项式时间长的算法”视为快速计算，相对应的是超多项式时间，表示任何多项式时间的输入数目只要够大，超多项式时间所需的解题时间终究会大大超过任何多项式时间的问题。指数时间（Exponential time）就是一例。
- 中文名
- 多项式时间
- 学科
- 计算机
最优解
通常定义为不牺牲任何总目标和各分目标的条件下，技术上能够达到的最好的解。它表示所有的总目标和分目标都可以达到的理想的解。而实际上这样的解是很少存在的。工程问题固有的内在因素总是包含各种矛盾的，由于科学水平的限制，很多设计因素和系统的约束还不是很了解;许多判别准则。例如： 社会上的相互关系、生活的质量、生态学，以及兴趣、爱好等等，是不容易确定的，更不容易定量化。而工程系统的设计问题或规划问题中劳动力、设备、财力以及时间总是有限的。所以，最优化过程只是产生一个在设计和工艺约束条件下所能达到的“最令人满意解”。
- 中文名
- 最优解
- 学科
- 数学
- 外文名
- optimum solution
- 应用领域
- 数学、统计学
找到
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- 软件名称
- 找到
- 软件语言
- 中文
- 软件大小
- 16.18MB
- 软件平台
- Android
- 软件版本
- 3.4.8
- 分类
- 商务
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描述0-1背包问题。
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用贪心算法设计0-1背包问题。要求：说明所使用的算法策略；写出算法实现的主要步骤；分析算法的时间。
0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为（），用动态规划算法所需的计算时间为（）。
0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为（），用动态规划算法所需的计算时间为（）。
0-1背包问题的回溯算法所需的计算时间为（）
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